ビジネスを AIGC に備えるために、CIO が注目すべき 8 つの重要な質問

企業は現在、AIGC の可能性を活用するためにデータ、人材、プロセスを準備するという課題に直面していることを認識しています。最近の Accenture の調査によると、ほぼ全員 (99%) の経営幹部がこのテクノロジーへの投資を拡大する予定であると回答しているため、リーダーは仕事の進め方を再考する必要があるでしょう。 CIO は、ビジネス プロセスに対する部門横断的な視点と、テクノロジーを活用して業務を再構築し価値を提供する方法を深く理解しているため、組織の AIGC への準備を支援するのに特に有利な立場にあります。たとえば、Accenture Strategy の最近のレポートでは、テクノロジーの上級リーダーの 67% が、同僚間でのテクノロジーの流暢さの欠如が、テクノロジーを戦略開発の主要な障害に統合する要因であると信じていることがわかりました。これを正しく行うための鍵は、AIGC とイノベーションを理解し、ビジネスの成功に結びつけることです。

AI をビジネスに効果的に統合するには、ビジネス価値を定義する明確な目標を設定し、AI 戦略をこれらの包括的なビジネス目標に合わせることから始まります。すでに自社のデジタル アジェンダの推進に責任を負っている多くの CIO は、AIGC を中核として、自社の戦略の最も重要な要素を実現するために AI ソリューションを活用し始めています。彼らは、堅牢なインフラストラクチャの構築が企業のエンタープライズ対応への重要な第一歩であることを認識しています。これにより、企業は最大限の効率と効果で AIGC を拡張し、企業全体での導入を成功させることができます。実際、世界の経営幹部の 98% が、AI ベースのモデルが今後 3 ～ 5 年間の企業戦略において重要な役割を果たすだろうということに同意しています。

CIO は今何ができるでしょうか? AI アプリケーション向けの新しいエンタープライズ ナビゲーション マップを設計する際に、組織が AI に対応する準備ができているかどうかをテストするために CIO が自問すべき次の 8 つの質問を特定しました:

どの基礎モデルを使用する必要がありますか? 言い換えれば、どのアーキテクチャを使用する必要があるかモデルの出力が関連性があり、信頼性があり、使用可能であることが最も確実になります。 AIGCのモデルやベンダーの数は時代とともに変化しています。いずれかを選択するには、ビジネスのニーズと要件を確実に満たすように慎重に検討する必要があります。

これらのモデルへのアクセスを有効にするにはどうすればよいですか? 企業がこれらのモデルを展開するために採用できる主なアプローチは 2 つあり、それぞれに利点があります。独自のパブリック クラウド上のモデルにアクセスする「フル コントロール」オプションが必要ですか、それとも、速度と簡素化を可能にするマネージド クラウド サービスとして外部プロバイダーから AIGC にアクセスする予定ですか?

us Howモデルは独自のデータに適応して消費されるのでしょうか? AI はデータとともに、強力なデジタル コアの重要なコンポーネントとなり、今日の企業にとって競争上の優位性の主要な源泉となっています。 AIGC から最大限の価値を得るには、独自のデータを活用して、企業内での精度、パフォーマンス、有用性を向上させる必要があります。事前トレーニングされたモデルを独自のデータで調整して、ビジネスや従業員に関連するカスタム ツールを作成するさまざまな方法を検討してください。

当社の企業全体の準備状況はどのようなものですか? まず、統合と相互運用性のフレームワークを検討してください。基礎モデルは安全に使用できますか? 第 2 世代 AI の導入により、すべての企業が堅牢で責任ある AI コンプライアンス プログラムを構築することが新たな緊急性をもたらします。健全な AI 基盤を構築するには、法律、規制、倫理基準の遵守が不可欠であり、設計段階で AIGC ユースケースの潜在的なリスクを評価するための制御を管理することも重要です。

私たちが書き直す必要があるのは、二酸化炭素排出量とは何か?ということです。基本モデルは事前トレーニングされていますが、適応と微調整中に依然として大量のエネルギーを消費します。影響の大きさは、基礎となるモデルがどのように購入、推進、構築されるかによって異なります。チェックしないままにしておくと、結果的に環境への影響が生じる可能性があるため、ビジネスと環境の間で正しい選択をすることがさらに重要になり、トレードオフを持続的に考慮する必要があります

AIGC アプリケーションの開発方法 産業化?基本モデルを選択して導入した後の次のステップは、アプリケーション開発を工業化して加速するためにどのような新しいフレームワークが必要かを検討することです。ラピッド エンジニアリングは急速に差別化機能になりつつあります。プロセスを工業化することで、特定のビジネス機能またはドメインに合わせた、効率的で適切に設計されたプロンプトとテンプレートのコーパスを構築できます。

AIGC を大規模に運用するには何が必要ですか? 既存のプロセスを覆し、新しいテクノロジーを使用して作業方法を再発明することに伴う複雑さ自体が課題です。しかし、AI によって生成された価値を大規模に収益化する方法を見つけることは、すべての CIO の頭の中にあるはずです。 AI はその機能により、イノベーションを育むための肥沃な土壌です。 CIO はその役割により、エンタープライズ ファブリック全体にわたって良好なつながりを持っています。部門を超えたコラボレーションの機会を見つけることは、新たな洞察と情報に基づいた意思決定につながり、ビジネス内および業界全体でのオープンイノベーションを促進すると同時に、新たな成長の機会を開拓します。

どこから始めて、どのように前進を続けていくのでしょうか? AIGC の生産性は、次の重要なマイルストーンに向けての鍵となります。 CIO として、ソフトウェア開発は影響を与えるのに適した分野です。ユースケースをドリルダウンして共有することで、チームの実世界での経験を紹介し、パイロット プロジェクトから実際の結果を得ることができます。たとえば、アクセンチュアは昨年、ソフトウェア開発チームがより迅速に製品をリリースできるよう AIGC がどのように支援できるかを研究しました。私たちは Amazon CodeWhisperer などの AIGC ツールを使用しており、開発者の生産性とコードの品質が大幅に向上しています。全体的なリリースサイクルも速くなったため、新しい AWS Velocity プラットフォームを記録的な速さで提供することができました。独自のケーススタディになることで、それを実現する方法を示し、どこで実験やテストを行い、迅速に移行し、迅速に使用を拡大するかを他の企業に指示することができます。こうすることで、テクノロジーがどこに向かっているのか、そのスピードはどれくらいなのか、ビジネスにどのような結果が期待できるのかを関係者にわかりやすく案内できるようになります。

新たな転換点

あらゆる業界に, テクノロジーは、より強力な成長、機敏性、回復力の向上を達成するために不可欠であり、AIGC は重要な差別化要因です。このテクノロジーは、私たちが知っている仕事と生活を根本的に変えるほどです。私たちの調査では、作業時間の 40% が大規模な言語モデルの影響を受けていることがわかりました。詳しく見ると、IT とテクノロジーの役割全体で、総労働時間の 73% が AIGC によって変換される可能性があることがわかり、AIGC を安全に、責任を持って、コスト効率よく、真のビジネス価値をもたらす方法で拡張するための適切な基盤を構築することが重要になっています。セクシュアリティが前面に出てきます。

CIO には、今日の急速に変化するデジタル環境の複雑さに組織が対処できるよう支援する重要な機会が与えられています。 AI の画期的な進歩と企業全体を見据えた総合的なパフォーマンス アプローチを利用することで、テクノロジーを自社に活用する方法を見つけて、新たなパフォーマンスの限界を設定し、自社と自社が事業を展開する業界を再定義することができます。

企業の準備状況はすべてを推進する出発点であり、CIO は価値を解き放ち、将来に向けた企業の機会を創出する鍵となります

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